DOI: https://doi.org/10.47233/jteksis.v1i2.52

## PENERAPAN ALGORITMA RABIN-KARP DENGAN PENDEKATAN SYNONYM RECOGNITION SEBAGAI ANTISIPASI PLAGIARISME PADA PENULISAN SKRIPSI
Noviardi Prima Putra 1) , Sularno 2)
1 Vokasi Universitas Baiturrahmah Email : noviardi@unbrah.ac.id
2 Prodi Sistem Informasi Universitas Dharma Andalas Email : soelarno@unidha.ac.id
Abstak - Plagiarisme dalam penulisan karangan ilmiah saat ini sangat mudah dilakukan. Untuk mengatasinya, setiap karya ilmiah tersebut perlu diperiksa apakah hasil plagiarisme atau bukan dengan  memeriksa  setiap  jengkal  teks  yang  ada.  Sistem  ini  dibangun  dengan mengimplementasikan algoritma Rabin-Karp. Untuk mendeteksi adanya kemiripan, dua teks dibandingkan dengan mentransformasikan ke dalam bentuk deretan angka yang mengacu pada tabel  ASCII,  disebut  juga  dengan  proses hashing .  Algoritma  ini  dikombinasikan  dengan metode Synonym  Recognition sehingga  dapat  menemukan  kata-kata  yang  benar-benar  sama atau kata yang sudah dirubah kebentuk kata yang bermakna sama.
Keywords : Plagiarisme, Algoritma Rabin-Karp , Metode Synonym Recognition

## PENDAHULUAN
1.1 Latar Belakang Seiring
dengan perkembangan teknologi  yang  sangat  pesat  saat  ini, khususnya di bidang teknologi dan internet, banyak dampak postif  yang dirasakan dari kemajuan  teknologi  ini.  Namun  tidak sedikit  pula  dampak  negatif  yang  hampir tidak  bisa  dihindari.  Salah  satunya  adalah tindakan Plagiarisme.
Kebiasaan  ini  tidak  hanya  terjadi  di kalangan mahasiswa tingkat sarjana saja, di kalangan  para  akademisi  senior  yang seharusnya terhormat karena derajat keilmuannya,  kebiasaan  copy-paste  ini seolah-olah lumrah dan dapat dimaklumi.
Dengan memanfaatkan metode pencocokan  string  pada  sebuah  dokumen, dapat  dikembangkan  sebuah  aplikasi pendeteksi  plagiarisme.  Algoritma  yang dipakai untuk pendeteksian plagiarisme ada bermacam  –  macam,  antara  lain  algoritma Winnowing,  Boyer-Moore,  Brute  Force, Knuth-Morris-Pratt,  Rabin  Karp,  Smith- Waterman dan lain-lain.

## 1.2 Perumusan Masalah
Rumusan masalah pada penelitian ini adalah :
1. Bagaimana membuat sebuah sistem yang dapat melakukan pendeteksian plagiarisme terhadap sebuah skripsi?
2. Bagaimana  menentukan  sebuah skripsi termasuk dalam hasil plagiarisme atau bukan?
3. Bagaimana  sistem  yang  diterapkan mengenali  kata-kata  yang  memilki kesamaan makna (Synonym
Recognition)?
4. Bagaimana  menerapkan  algoritma Rabin-karp yang  akan  digunakan dalam pengembangan aplikasi pendeteksian plagiat?

## 1.3 Hipotesis
Hipotesis  atau  sering  disebut  juga dengan  dugaan  awal  terhadap  penelitian
DOI: https://doi.org/10.47233/jteksis.v1i2.52
yang akan dibuat. Berdasarkan perumusan masalah  di  atas,  maka  diperoleh  hipotesis yang  nantinya  dapat  mengatasi  masalah dalam plagiarism :
1. Sebagai alat bantu dalam
menentukan  sebuah  skripsi  adalah hasil dari tindakan plagiarism;
2. Dapat menentukan persentase
kemiripan  antara  skripsi  yang  diuji dengan  skripsi  yang  dijadikan sebagai  bahan  perbandingan  oleh sistem ini;
3. Sebagai  bahan  referensi  untuk penelitian selanjutnya.

## LANDASAN TEORI
2.1.1 Algoritma Rabin-Karp
Algoritma Rabin Karp adalah algoritma pencocokan string yang menggunakan fungsi hash sebagai pembanding  antara  string  yang  dicari  (m) dengan  substring  pada  teks  (n).  Apabila hash  value  keduanya  sama  maka  akan dilakukan perbandingan sekali lagi terhadap  karakter-karakternya (Firdaus,
2008 dalam Noprisson et al., 2013). Algoritma  Rabin  Karp  ditemukan
oleh  Michael  O.  Rabin  dan  Richard  M. Karp.  Teori  ini  jarang  digunakan  untuk mencari kata tunggal, namun cukup penting dan  sangat  efektif  bila  digunakan  untuk pencarian  jamak (Atmopawiro,  2006 dalam Salmuasih dan Sunyoto, 2013).

## 2.1.2 Prinsip  Kerja  Algoritma  Rabin Karp
Rabin Karp merepresentasikan setiap karakter  ke  dalam  bentuk  desimal  digit (digit radix-d) ∑ = {0, 1, 2, 3, ..., d}, dimana d = |∑|. Sehingga didapat masukan string k berturut-turut sebagai perwakilan panjang k desimal.  Karakter  string  31415  sesuai dengan jumlah desimal  31,415. Kemudian pola  p  di-hash  menjadi  nilai  desimal  dan
string direpresentasikan dengan penjumlahan
digit-digit angka menggunakan  aturan  Horner’s,  misal
(Elchison,  2012  dalam  Salmuasih  dan Sunyoto, 2013) :
 BAN  :  1 + 0 + 13 = 14
 CARD :  2 + 0 + 17 + 3 = 22

## 2.1.3 Preprocessing
Tahap ini melakukan analisis semantik  (kebenaran  arti)  dan  sintaktik (kebenaran  susunan)  teks.  Tujuan  dari pemrosesan awal adalah untuk mempersiapkan  teks  menjadi  data  yang akan  mengalami  pengolahan  lebih  lanjut. Operasi  yang  dapat  dilakukan  pada  tahap ini  meliputi  part-of-speech  (PoS)  tagging, menghasilkan  parse  tree  untuk  tiap-tiap kalimat, dan pembersihan teks. (Nugroho, 2012 dalam Surahman, 2013).
Gambar 2.1 Alur Preprocessing

## 2.1.4 Case Folding
Case  folding adalah  merupakan tahapan  yang  mengubah  semua  huruf dalam  dokumen  atau  isi  konten  yang terdapat  pada  suatu  web  menjadi  huruf kecil. Hanya huruf „a‟ sampai dengan „z‟ yang  diterima.  Karakter  selain  huruf dihilangkan  dan  akan  dilakukan  proses penghapusan.  Pada  penelitian  ini  case folding  yang  diterima  adalah  huruf  “a”
DOI: https://doi.org/10.47233/jteksis.v1i2.52
sampai dengan “z”,selain itu seperti tanda hubung  atau  tanda  baca  akan  dihapus  dan dihilangkan (Putra, 2013).
2.1.5 Filtering
Filetring adalah  tahap  mengambil kata  –  kata  penting  dari  hasil  token.  Bisa menggunakan algoritma stoplist (membuang kata yang kurang penting) atau wordlist (menyimpan kata penting).
Stoplist  /  stopword  adalah  kata-kata  yang tidak deskriptif  yang dapat  dibuang dalam pendekatan bag-of-words.
Contoh
stopwords  adalah  “yang”,  “dan”,  “di”, “dari”  dan  seterusnya (Langgeni,  et  al., 2010).
2.1.6 Synonym Recognition
Synonym Recognition
atau pengenalan  sinonim  adalah  pendeteksian plagiarisme  melalui  pendekatan  sinonim. Dalam hal ini dokumen satu dibandingkan dengan  dokumen  lain  dengan  mendeteksi kata-kata  yang  mengandung  sinonim sehingga tingkat kesamaan dapat dikatakan lebih akurat.

## Gambar 2.2 Synonym Recognition Flowchart
Pada  proses  pencocokan  sinonim, kaitannya  antara  isi  dokumen  dengan kamus  sinonim  yang  terdapat  pada database.  Jika  kata  tidak  tersedia  pada kamus sinonim, maka tidak akan melakukan  proses  synonym  recognition. Seluruh  isi  dokumen  akan  discan  dan dicocokkan  dengan  kata  yang  ada  dalam kamus, kemudian akan diubah berdasarkan isi kamus sinonim tersebut (Pratama et al., 2013).
2.1.7 Parsing K-grams
K-grams  adalah  rangkaian  terms dengan  panjang  K.  Kebanyakan  yang digunakan  sebagai  terms  adalah  kata.  K- gram  merupakan  sebuah  metode  yang diaplikasikan  untuk  pembangkitan  kata atau  karakter.  Metode  K-grams  ini digunakan  untuk  mengambil  potongan- potongan  karakter  huruf  sejumlah  k  dari sebuah kata yang secara kontinuitas dibaca dari  teks  sumber  hingga  akhir  dari dokumen.
Berikut    ini  adalah  contoh  K-grams dengan k=5 :
Teks  :  “A  do  run  run  run  ,a  do  run  run” kemudian  dilakukan  penghilangan  spasi “adorunrunrunadorunrun” sehingga dihasilkan rangkaian 5-grams yang diturunkan  dari  teks  :  “adoru  dorun  orunr runru unrun nrunr runru unrun nruna runad unado  nador  adoru  dorun  orunr  runru unrun” (Schleimer,  et  al.,  2003  dalam Noprisson, et al., 2013).

## 2.1.8 Hashing
Hashing  adalah  suatu  cara  untuk mentransformasikan sebuah string menjadi suatu  nilai  yang  unik  dengan  panjang tertentu  (fixed-length)  yang  berfungsi sebagai  penanda  string  tersebut.  Hash
DOI: https://doi.org/10.47233/jteksis.v1i2.52
function atau fungsi hash adalah suatu cara menciptakan fingerprint dari berbagai data masukan.  Hash  function  akan  mengganti atau  akan  mentranspose-kan  data  tersebut untuk  menciptakan  fingerprint  yang  biasa disebut  hash  value.  Contoh  sederhana hashing adalah :
Fidaus, Hari Munir, Rinaldi Rabin, Michael Karp, Richard Menjadi : 7864 = Firdaus, Hari 9802 = Munir, Rinaldi
1990 = Rabin, Michael
8822 = Karp, Richard
Nilai hash pada umumnya digambarkan    sebagai    fingerprint  yaitu suatu string pendek  yang terdiri atas huruf dan  angka  yang  terlihat  acak (Firdaus, 2008 dalam Noprisson, et al., 2013).
2.1.9 Rolling Hash
Algoritma Rabin-Karp menggunakan fungsi  hash  yang  disebut  dengan  rolling hash  untuk  menentukan  apakah  kata-kata yang dicocokkan sama. Rolling hash adalah sebuah  fungsi  hash  yang  input-nya dikelompokkan  ke  dalam  suatu  blok  yang digerakkan melewati input secara keseluruhan. Beberapa fungsi hash memungkinkan rolling hash untuk dikomputasi dengan cepat. Nilai hash yang baru dapat dengan cepat dihitung dari nilai hash yang lama dengan cara menhilangkan nilai  lama  dari  kelompok  hash  dan menambahkan  nilai  baru  ke  dalam kelompok tersebut (Surahman, 2013).
Kunci dari  performa  algoritma Rabin-Karp adalah komputasi yang efektif dari nilai hash dari substring-substring yang berurutan pada teks. Algoritma Rabin-Karp melakukan  perhitungan  nilai  hash  dengan memperlakukan  setiap  substring  sebagai
sebuah  angka  dengan  basis  tertentu,  di mana basis yang digunakan pada umumnya merupakan bilangan satu digit atau lebih.
Nilai basis yang besar (lebih dari 40) akan memberikan hasil INF (Infinity), pada proses  pembentukan  nilai  hash.  Untuk mengatasi  masalah  tersebut,  sistem  diberi batasan  untuk  menggunakan  nilai  basis  2- 30 (Kharisman, et al., 2013).
2.1.10 Dokumen Fingerprinting Dalam penentuan nilai similarity dua
buah  dokumen,  diburuhkan  sebuah  teknik pengumpulan nilai hash yang bernilai sama pada dua buah dokumen yang dibandingkan.
Menurut (Saul  Schleimer,  et  al., 2003), untuk efisiensi, hanya sebuah subset dari  hasil  hash  yang  harus  dipertahankan sebagai  dokumen  fingerprint.  Berikut  ini contoh fingerprint dengan nilai k-grams 5 :
1. Teks Sampel :
A do run run run, a do run run
2. Teks yang sudah diproses : Adorunrunrunadorunrun
3. Proses teks dengan k-gram 5 : adoru  dorun  orunr  runru  unrun nrunr  runru  unrun  nruna  runad unado  nador  adoru  dorun  orunr runru unrun
4. Teks setelah di hash :
77 72 42 17 98 50 17 98 8 88 67 39 77 72 42 17 98
5. Hasil Fingerprint
72 88 72

## 2.2 Plagiarisme
Plagiarisme  adalah  penjiplakan  atau pengambilan karangan pendapat orang lain dan  menjadikannya  seolah-olah  karangan sendiri (Sugono,  et  al.,  1997  dalam Salmuasih dan Sunyoto, 2013).
2.2.1 Metode Pendeteksi Plagiarisme
Metode pendeteksi plagiarisme
dibagi  menjadi  tiga  bagian  yaitu  metode
DOI: https://doi.org/10.47233/jteksis.v1i2.52
perbandingan teks lengkap, metode dokumen  fingerprinting,  dan  metode kesamaan kunci. Metode pendeteksi plagiarisme  dapat  dilihat  pada  gambar  2.3 (Stein,  et  al.,  2006  dalam  Surahman, 2013) :
Gambar 2.3 Metode Pendeteksi Plagiarisme

## 2.3 Similarity
Konsep similarity sudah menjadi isu yang sangat penting di hampir setiap bidang ilmu pengetahuan. Tiga macam teknik yang dibangun untuk menentukan nilai similarity (kemiripan)  dokumen (Zaka,  2009  dalam Salmuasih dan Sunyoto, 2013) :
a. Distance-based similarity measure Distance-based  similarity  measure mengukur tingkat  kesamaan dua buah objek  dari  segi  jarak  geometris  dari variabel-variabel  yang  tercakup  di dalam  kedua  objek  tersebut.  Metode Distance-based  similarity ini  meliputi Minkowski  Distance,  Manhattan/City block  distance,  Euclidean  distance, Jaccard  Distance,  Dice’s  Coefficient,
Cosine similarity, Levenshtein Distance,  Hamming  Distance dan Soundex distance.
b. Feature-based similarity measure Feature-based similarity measure melakukan penghitungan tingkat kemiripan  dengan  merepresentasikan objek ke dalam bentuk feature- feature yang  ingin  diperbandingkan. Feature- based  similarity  measure banyak digunakan dalam melakukan
pengklasifikasian atau pattern
matching untuk gambar dan teks.
c. Probabilistic-based similarity measure
Probabilistic-based similarity measure menghitung  tingkat  kemiripan  dua objek  dengan  merepresentasikan  dua set  objek  yang  dibandingkan  dalam bentuk probability . Kullback  Leibler Distance  dan  Posterior  Probability
termasuk dalam metode ini.

## 2.3.1 Pengukuran Nilai Similarity
Mengukur similarity (kemiripan) dan jarak  antara  dua  entitas  informasi  adalah syarat  inti  pada  semua  kasus  penemuan informasi, seperti pada Information Retrieval dan Data Mining yang kemudian dikembangkan dalam bentuk aplikasi, salah satunya  adalah  sistem  deteksi  plagiat. Adapun  pengaplikasian Dice’s  Similarity Coefficient dalam perhitungan nilai similarity yang  menggunakan  pendekatan k-gram  adalah  sebagai  berikut (Kosinov,
2001  dalam  Salmuasih  dan  Sunyoto, 2013) :
Dimana  S  adalah  nilai  similarity,  A dan  B  adalah  jumlah  dari  kumpulan  k- grams  dalam  teks  1  dan  teks  2.  C  adalah jumlah  dari  k-grams  yang  sama  dari  teks yang dibandingkan.
Untuk menentukan jenis plagiarisme antara  dokumen  yang  diuji  ada  5  jenis penilaian persentase (Mutiara dan Agustina, 2008) :
1. 0%  :  Hasil  uji  0%  berarti  kedua dokumen tersebut benar-benar berbeda baik  dari  segi  isi  dan  kalimat  secara keseluruhan;
2. <  15%:  Hasil  uji  15%  berarti  kedua dokumen  tersebut  hanya  mempunyai sedikit kesamaan;
DOI: https://doi.org/10.47233/jteksis.v1i2.52
3. 15-50%:  Hasil  uji  15-50%  berarti menandakan dokumen
tersebut
termasuk plagiat tingkat sedang;
4. >50%: Hasil uji lebih dari 50% berarti dapat  dikatakan  bahwa  dokumen tersebut mendekati plagiarism;
5. 100%:  Hasil  uji  100%  menandakan bahwa  dokumen  tersebut  adalah plagiat  karena  dari  awal  sampai  akhir mempunyai isi yg sama persis.

## METODE PENELITIAN

## 3.1 Pendahuluan
Penelitian ini adalah salah satu  jenis penelitian  yang  hasilnya  diharapkan  dapat langsung  diterapkan  untuk  memecahkan permasalahan yang dihadapi. Penelitian ini juga  bertujuan  untuk  merancang  dan membangun  sebuah  sistem  berbasis  web sebagai  media  untuk  menyimpan  dan menginformasikan hasil skripsi atau karangan  ilmiah  yang  dilengkapi  dengan fasilitas rekomendasi dokumen teks dengan memanfaatkan algoritma Rabin-Karp.
Penelitian merupakan rangkaian kegiatan  ilmiah  dalam  rangka  pemecahan suatu  permasalahan.  Fungsi  penelitian adalah mencarikan penjelasan dan jawaban terhadap  permasalahan  serta  memberikan alternatif  bagi  kemungkinan  yang  dapat digunakan untuk pemecahan masalah.

## 3.1.1 Kerangka Kerja
Kerangka  kerja  diperlukan  dalam acuan langkah-langkah untuk mengerjakan suatu  penelitian  secara  terstruktur  dengan membuat sebuah tahapan metode penelitian sehingga  hasil  yang  dicapai  menjadi  lebih maksimal.

## Gambar 3.1 Kerangka Kerja
Penelitian

## ANALISA DAN HASIL
4.1 Analisa Sistem
Pada analisa sisten ini, pengujian dua dokumen  dengan  hasil  persentase  0% berarti kedua dokumen benar-benar berbeda  baik  dari  segi  isi  maupun  kalimat keseluruhan, <15% berarti kedua dokumen tersebut hanya mempunyai sedikit kesamaan,  15-50%  menandakan  bahwa kedua  dokumen  tersebut  termasuk  plagiat tingkat  sedang,  >50%  berarti  kedua dokumen  tersebut  mendekati  plagiarisme dan  100%  menandakan  bahwa  kedua dokumen  mempunyai  isi  yang  sama. Namun,  adakalanya  nilai  persentase  yang dihasilkan lebih dari 100%.
4.2 Perancangan Sistem
Cara kerja sistem pendeteksi
plagiarisme  ini  pertama  kali  user  akan melihat daftar dokumen  asli dan dokumen
DOI: https://doi.org/10.47233/jteksis.v1i2.52
uji  pada  tampilan  awal  aplikasi.  Melihat apakah pada daftar tersebut sudah terdapat file dokumen yang hendak diuji. Bila belum ada, user akan menambahkan file dokumen baik  itu  dokumen  asli  maupun  dokumen yang  akan  diuji.  Setelah  itu,  sistem  akan melakukan proses analisa kemiripan (similarity)  dan  waktu  prosesnya  dengan menggunakan  algoritma  Rabin-Karp  yang telah diterapkan di dalam aplikasi.
Gambar 4.1 Skema Aliran Data

## 4.3 Perancangan Proses
Perancangan  aplikasi  yang  dibuat adalah  berupa  sistem  untuk  mendeteksi plagiarisme  suatu  dokumen.  Inputan  pada aplikasi  ini  berupa  file  berekstensi  .doc. Sedangkan  pada  PHP,  file  teks  yang  bisa dibaca  hanyalah  file  dengan  ekstensi  .txt. Sehingga untuk mengatasi masalah tersebut dibutuhkan  sebuah  fungsi  PHP  untuk mengekstrak  file  tersebut  kedalam  bentuk .txt.  Selanjutnya  aplikasi  akan  memproses kedua dokumen tersebut guna mengevaluasi  berapakah  similarity  antara dokumen tersebut.

## IMPLEMENTASI DAN PENGUJIAN

## 5.1 Implementasi
Sistem  bisa  diakses  langsung  oleh
user dengan menggunakan browser dengan jenis dan versi apapun.
Gambar 5.1 Perancangan Antarmuka 5.2 Pengujian Sistem Adapun  tahap-tahap  penggunaan aplikasi  yang  sudah  dirancang  adalah sebagai berikut :
1. Menginputkan  file  dokumen  yang  akan diuji
Gambar 5.2 Daftar File Pada Database

## 2. Input File Asli
Gambar 5.3 Form Input File Asli
3. Input File Uji
DOI: https://doi.org/10.47233/jteksis.v1i2.52
Gambar 5.4 Form Input File Uji

## 4. Source Code Ekstarksi File Doc
Gambar 5.5 Source Code Ekstrakasi File Doc

## 5. Pengecekan Plagiarisme
Gambar 5.6 Pilih File Asli dan File Uji
6. File Asli dan File Uji Setelah di Pilih

## Gambar 5.7 File Asli dan File Uji Setelah Dipilih
7. Hasil Similarity dengan Algoritma
Rabin-Karp
Gambar 5.8 Hasil Penghitungan Similarity dengan Algoritma Rabin-Karp
8. Laporan Hasil Pengujian
DOI: https://doi.org/10.47233/jteksis.v1i2.52
Gambar 5.9 Hasil Pengujian dengan
Sistem

## PENUTUP
6.1 Kesimpulan
Berdasarkan hasil analisa dan penerapan  yang sudah dilakukan pada bab sebelumnya,  maka  dapat  disimpulkan bahwa :
1. Telah  dibuat  suatu  sistem  berbasiskan web  yang  dapat  digunakan  untuk pendeteksian plagiarisme terhadap suatu dokumen  teks  dengan  menggunakan algoritma Rabin-Karp.
2. Tindakan  plagiarisme  dapat  dilakukan dengan  mengubah  beberapa  bagian bahkan  mungkin  secara  keseluruhan dengan cara mengubah kata-kata dengan sinonim daripada kata-kata tersebut.
3. Algoritma Rabin-Karp yang menggunakan metode Synonym Recognition memilki akurasi penentuan nilai  persentase  Similarity  yang  lebih
akurat bila dibandingkan dengan algoritma  Rabin-Karp  tanpa  Synonym Recognition.  Karena  walaupun  kata pada  dokumen  uji  diganti  sedemikian rupa namun memiliki makna yang sama akan terdeteksi oleh sistem ini.
4. Hasil dari Synonym Recognition sangat bergantung  pada  banyaknya  sinonim yang  diinputkan  ke  dalam  kamus sinonim pada database.
5. Nilai  K-gram  yang  lebih  kecil  akan menghasilkan  akurasi  nilai  similarity yang  lebih  baik  dibandingkan  dengan nilai K-gram yang lebih besar.
6. Untuk  nilai  basis,  tidak  semua  angka bisa  digunakan.  Karena  di  beberapa kasus  nilai  basis  yang  salah  akan mengakibatkan nilai hash yang dihasilkan akan sama dengan nilai hash lain yang memilki kata berbeda.
7. Dokumen  uji  dinyatakan  terduplikasi apabila  nilai  persentase  Similarity  nya diatas 50%.

## 6.2 Saran
Adapun  saran  yang  diberikan  oleh penulis untuk pengembangan sistem pendeteksi plagiat ini adalah :
1. Aplikasi ini dapat dikembangkan dengan  pendeteksi  kalimat  aktif  dan pasif,  karena  tindak  penjiplakan  juga sering  kali  mengubah  kalimat  aktif menjadi pasif atau sebaliknya.
2. Penelitian selanjutkan disarankan untuk mencoba menggabungkan metode- metode  lain  agar  nilai  hash  yang dihasilkan bisa lebih kecil dan unik agar terhindar dari bentrokan nilai hasing itu sendiri.

## DAFTAR PUSTAKA
Atmopawiro,  A.,  2006.  Pengkajian  dan Analisis  Tiga  Algoritma  Efisien
DOI: https://doi.org/10.47233/jteksis.v1i2.52
Rabin-Karp,  Knuth  Morris-Pratt, dan Boyer-Moore dalam Pencarian Pola  dalam  Suatu  Teks,  Bandung: STEI ITB.
Firdaus,  H.  B.  2008.  Deteksi  Plagiat Dokumen Menggunakan Algoritma
Rabin-Karp.
Gipp, B. and Meuschke, N. 2011. Citation pattern  matching  algorithms  for citation-based plagiarism detection: greedy  citation  tiling,  citation chunking  and  longest  common citation  sequence.  Proceedings  of the  11th  ACM  Symposium  on Document
Engineering
(DocEng2011), pp. 249--258.
Hamza, Sahrial, et al. 2013. Sistem Koreksi
Soal  Essay  Otomatis  Dengan Menggunakan Metode Rabin Karp.
Jurnal EECCIS. Vol. 7. No. 2 Kharisman,
Obed, et al., 2013. Implementasi Algoritma Winnowing Untuk Mendeteksi Kemiripan  Pada  Dokumen  Teks.
Informatika. Vol. 9. No. 1.
Kosinov,  S.  2001.  Evaluation  of  n-grams conflation  approach  in  text-based information retrieval. Canada: Computing  Science  Department.
136-142.
Langgeni,  D.P.,  et  al.  2010.  Clustering Artikel Berita Berbahasa Indonesia Menggunakan Unsupervised Feature Selection. Yogyakarta:
Seminar  Nasional  Informatika.  (22 Mei 2010) Mutiara,  A.B.,  Agustina,  Sinta.  2008. Aplikasi  Anti  Plagiatisme  Dengan Algoritma Karp-Rabin Pada Penulisan Ilmiah Universitas Gunadarma. Depok: Jurusan Teknik Informatika Fakultas Teknologi Industri Universitas Gunadarma. Noprisson,  H.  et  al.  2013.  Implementasi Algoritma Rabin-Karp Untuk Menentukan Keterkaitan Antar Publikasi  Penelitian  Dosen  Tahun 2013.  Bengkulu:  Jurnal  Teknologi Informasi. Vol. 9, No. 2.
Nugroho,  Eko.  2011.  Perancangan  Sistem
Deteksi  Plagirisme  Dokumen  Teks Dengan  Menggunakan  Algoritma Rabin Karp. Malang: Program Studi Ilmu Komputer Jurusan Matematika  Fakultas  Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam
Univesitas Brawijaya. Pratama,  M.R.,  et  al.  2013.  Aplikasi Pendeteksi  Duplikasi  Dokumen Teks Bahasa Indonesia Menggunakan Algoritma Winnowing  Dengan  Metode  K- Gram  Dan  Synonym  Recognition. Malang: Jurusan Teknik Informatika Universitas Muhammadiyah Malang. Putra,  I.M.B.D.,  2013.  Case  Folding  Pada Konten Web Dengan PHP. Bandung: Jurusan Teknologi Informasi Fakultas Teknik Universitas Udayana. Merpati Vol. 1, No. 3. Salmuasih dan Sunyoto. 2013. Implementasi Algoritma Rabin Karp  untuk  Pendeteksian  Plagiat Dokumen Teks Menggunakan Konsep  Similarity.  Yogyakarta: Seminar Nasional Aplikasi Teknologi  Informasi.  (15  Juni 2013) Schleimer, Saul., Daniel S. Wilkerson, and Aiken  Alex,  "Winnowing:  Local Algorithms for Document
Fingerprinting,"  in  SIGMOD,  San Diego, CA, 2003, p. 2003.
Stein,  B.,  and  Meyer,  S.  zu  Eissen.  2006.
Near Similarity Search and Plagiarism  Analysis.  Germany.
DOI: https://doi.org/10.47233/jteksis.v1i2.52
Februari, 8, 2013. http://citeseerx.ist.psu.edu/viewdoc /download?doi=10.1.1.83.825&rep =rep&type=pdf
Sugono,  D  and  dkk.  1997.  Kamus  Besar Bahasa
Indonesia
(KBBI), ttp://pusatbahasa.kemdiknas.go.id/ kbbi, 1997. Surahman,  A.M.,  2013.  Perancangan Sistem  Penetuan  Similarity  Kode Program Pada Bahasa C dan Pascal Dengan  Menggunakan  Algoritma Rabin-Karp. Tanjungpura: Program Studi  Teknik  Informatika  Fakultas Teknik Universitas Tanjungpura. Thomas  H.  Cormen,  et  al.  2009. Introduction  to  Algorithms.  3rd edition. MIT Press.
Zaka, B. 2009. Theory and Applications of Similarity  Detection  Techniques. Graz University of Technology.